五輪エンブレム問題の時にちょっと注目を集めた類似図形商標の検索ですが、通常は、ウィーン図形分類に基づいて特許情報プラットフォーム等のデータベースで検索することになります（参照過去記事）。図形分類で候補を絞った後は目視でひとつひとつ確認していくという結構面倒な作業です。図形の類似判断はAIの最も得意とする処理のひとつなので何とかならないものかと思っていました。 Googleの類似画像検索機能は写真を対象にしているのでロゴ等の検索にはほぼ無力です（参照過去記事）。ちなみに、Googleの類似画像検索機能は、昔は色合いや構図の似た画像（写真）を探してくれていたと思うのですが、最近は、ニューラルネット等で何が写っているかを認識してその写っているものの画像を検索する方法に変わったと思われます。たとえば、ネコが写っている画像の類似画像を検索すると、様々な構図のネコの写真が表示されます。ただし、いずれに

#はじめに 仕事で例のボタン的なデバイスを一から作る機会があったので、最近市場に出回ってきたWifi&Bleモジュール、ESP32(ESP-WROOM-02の上位バージョン)を使ってプリント基板を製造した話をします。 無理やりひとまとめにしたので、結構長くなってしまいました、、、 ESP32は技適に通っており、国内で電波ゆんゆんしても怒られません。 さらにWifiとBle、両方使用することができるので、 BLEでスマホに接続→スマホからWifiのSSIDやパスワードを保存させる といったようなシチュエーションには最適のモジュールです。 *一応Arduino用のコンパイラもありますが、現状bleとwifiを使用するには専用の開発環境でC++をコンパイルする必要があります。 **しかも700円！**これは買わない理由がないですね。 詳しい開発環境等については@rukihena 様のこちらの記事

はじめに ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発したらしいので、元論文を読んでみた。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks https://arxiv.org/abs/1612.00796 Introの最初から汎用人工知能とかいきなり出てくるのでおおっと思うが、やってることはめちゃくちゃシンプル 端的に言えば学習したニューラルネットのパラメータのそのタスクに対する重要度がフィッシャー情報行列で測れるよ 脳神経科学系の単語が結構出てくるので、専門家がいるのかな？とはいえこの背景は後付で、アルゴリズムが先なんじゃないかな… 元の論文では数式を端折っている箇所があるので、適宜補完しつつ、直感的解釈とかは勝手に入れている。論文の流れにはそこまで沿っていない 不正確・間違ってい

以前ワインのフレームワークについて記事を書いたが、gdgdで長すぎたので整頓・簡潔をテーマに書き直してみた。 この記事は、よくある「このワインが美味しい！」という話ではなく、「自分の飲んでいるワインはどこに分類されているのか」「どんな種類のワインがあるのか」という疑問を解決するための、簡素なフレームワークを紹介する話である。 私自身、勉強しながら書いている項目もあるので、全項目書けてないが、まー気にすんね。 まず0だけ読めば、自分の飲むワインがどこに位置するのか、超概要はつかめるはず。 1,2,3の3記事を読めば、超大ざっぱなワインの概要がつかめます。このレベルでワイン知らない人からは詳しいね、と言われるようになります←超重要w 1,2,3の1レベル下(2.1, 2.2など)を読むと、ソムリエさんとけっこう会話できるようになります。 それ以下のレベル、4以降の項目は興味があるところをつまみ

世界最大級の電子部品を販売する電脳街「中国・深圳(深セン)」では、iPhoneやAndroid端末に関するありとあらゆる部品が手に入ります。深センで部品を買い集めてイチからiPhoneを作ることにチャレンジした人が、その一部始終を記録したムービーを公開しています。 How I Made My Own iPhone – in China! | Strange Parts https://strangeparts.com/how-i-made-my-own-iphone-in-china/ 深圳で部品を買い集めて、イチからiPhoneを組み上げる様子は以下のムービーで確認できます。 How I Made My Own iPhone - in China - YouTube 中国にある深圳。電子部品を売る店が秋葉原の数十倍規模で集まる、世界最大の電脳街です。 9カ月前に中国にやってきた、元Goo